Quatre étapes clés pour un Wi-Fi plus intelligent

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A propos de l'auteur

Jeff Aaron est vice-président du marketing chez Mist Systems, une société Juniper.

Déplacez-vous dans n’importe quel environnement de travail ou de bureau et vous verrez un grand nombre d’appareils mobiles. Chaque personne peut posséder ou utiliser plusieurs appareils. Ce n’était pas toujours le cas et maintenant, le nombre croissant d’appareils intelligents rend la situation encore plus complexe du point de vue de la résolution des problèmes liés au Wi-Fi. Pour alléger la charge de travail de l’équipe informatique et les résultats nets de l’entreprise, il faut donner quelque chose si les entreprises veulent créer et gérer des réseaux Wi-Fi fonctionnels à l’ère des appareils.

Cela peut souvent sembler être une tentative de toucher une cible en mouvement lors de la résolution de problèmes liés au réseau Wi-Fi. De nombreux problèmes liés au sans fil sont éphémères et disparaissent peu de temps après, en fonction des conditions changeantes de l'utilisateur et de l'environnement. L'envoi de techniciens sur site pour reproduire le problème peut être coûteux et donne souvent des résultats médiocres, car les données nécessaires à la reproduction et à la résolution d'un problème peuvent disparaître depuis longtemps.

De plus, de nombreux problèmes attribués au réseau sans fil pourraient en réalité être la cause de nombreuses autres choses, telles que des problèmes de DNS, de DHCP ou de serveurs d’authentification.

Les avantages de l'apprentissage automatique

Grâce à l'apprentissage automatique et à d'autres technologies d'intelligence artificielle, il est enfin possible de résoudre ces problèmes de manière transparente et évolutive. Vous serez en mesure de détecter plus facilement les causes des problèmes, de prévoir les problèmes avant qu’ils ne se produisent, ainsi que de définir, de surveiller et d’appliquer des niveaux de service aux utilisateurs. C’est grâce aux réseaux WLAN axés sur l’intelligence artificielle qui offrent aux administrateurs informatiques une meilleure expérience sans fil, ce qui se traduit par une incroyable expérience Wi-Fi pour les utilisateurs mobiles.

La création d'un moteur d'intelligence artificielle pour un réseau local sans fil repose sur quatre éléments clés: les données, la structure et la classification, la science des données et les connaissances. Regardons de plus près chacun.

Commencez avec les bonnes données

Vous ne pouvez pas vous attendre à un moteur d’IA puissant si vous n’avez pas le bon ingrédient brut – de bonnes données. C’est ce qui a été initialement collecté à partir du réseau, des applications, des appareils et des utilisateurs. Il doit donc être de haute qualité. Et si vous souhaitez obtenir les meilleures informations possibles, vous avez besoin de données en abondance provenant des différents points de l'écosystème informatique.

En effet, les bonnes données ne poussent pas sur les arbres, vous devez savoir où chercher et comment les recueillir. Lorsque nous parlons de réseaux sans fil, le mieux est de concevoir des points d’accès spécialement conçus pour collecter les états avant et après la connexion à partir de chaque périphérique sans fil. Les informations, ou métadonnées, de ces points d'accès sont envoyées vers le cloud, où le moteur d'intelligence artificielle peut ensuite structurer et classer ces données.

Une fois que vos données sont en place, le moteur d'intelligence artificielle est alors en mesure de structurer et de classer les métadonnées reçues au moyen d'un ensemble de primitives d'intelligence artificielle. En programmant le moteur d'intelligence artificielle avec les connaissances pertinentes du domaine de réseau sans fil, ces métadonnées peuvent être classées et analysées efficacement par la boîte à outils Data Science, afin de fournir des informations de valeur directement dans le réseau.

Appliquer la magie de la science des données

Recueilli, mesuré les données classées? C’est là que la science des données prend tout son sens.

En ce qui concerne la science des données, vous avez le choix entre différentes saveurs. Ainsi, que vous souhaitiez déployer un apprentissage automatique supervisé et non supervisé, l'exploration de données, un apprentissage approfondi ou des informations mutuelles, il existe des options à explorer en fonction des besoins de l'entreprise.

Prendre des données chronologiques, par exemple. Ceci est référencé et utilisé pour la détection d'anomalie. Combinez cela avec la corrélation d’événements et vous serez plus en mesure de comprendre efficacement l’origine des problèmes sur le réseau. La rationalisation de ces techniques entre elles aide les administrateurs réseau à réduire les délais de réparation, à améliorer la satisfaction des utilisateurs finaux et, en définitive, à gagner du temps et de l’argent.

Utiliser des idées pour résoudre des problèmes

Quand un réseau est essentiellement capable de se soigner lui-même, vous vous demanderez pourquoi vous aviez l'habitude de faire autant de travail manuel auparavant. Mais c’est ce que vous obtiendrez une fois que tous vos problèmes de données informatiques se seront succédé. Le moteur d'intelligence artificielle complète est l'assistant virtuel qui fournit des informations à l'administrateur informatique, ainsi que des informations en retour dans le réseau lui-même pour automatiser la correction des problèmes.

L'utilisation d'un processeur de langage naturel est une priorité absolue. Cela simplifiera la vie des administrateurs qui, autrement, auraient à parcourir des tableaux de bord ou des commandes d'interpréteur de langage commun afin d'extraire les informations du moteur d'intelligence artificielle. L’utilisation du langage naturel a pour effet d’augmenter la productivité des équipes informatiques tout en offrant une meilleure expérience utilisateur aux employés et aux clients.

Regarder vers l'avenir avec la science des données

En intégrant l'IA et la science des données à l'expertise sans fil, il met fin au reniflage manuel des paquets. Lorsqu'un utilisateur rencontre une anomalie réseau, le système WLAN peut la détecter automatiquement et commencer à capturer des paquets, concept appelé Dynamic PCAP (dPCAP). Ce processus s'apparente à une machine à remonter le temps, car il vous permet de voir ce qui se passait dans le réseau Wi-Fi et le périphérique mobile lorsque l'anomalie a été détectée. Cela signifie que vous n'aurez pas besoin d'envoyer des bottes sur le terrain pour utiliser des renifleurs pour chasser les problèmes qui ont peut-être déjà disparu.

Cette technologie de surveillance de réseau existe déjà. Il est donc grand temps que les entreprises passent de réactives à proactives pour résoudre leurs problèmes. Lorsque vous savez qu'un problème est susceptible de se produire, vous pouvez agir rapidement avant qu'il ne soit en mesure de causer du chaos ou des temps morts dans l'entreprise.

Le fait d’apporter des informations et des connaissances sur le réseau sans fil va toutefois plus loin. Les modifications peuvent être automatisées et effectuées en temps réel, ce qui permet aux réseaux Wi-Fi de s'auto-optimiser de manière dynamique et autonome pour chaque connexion et environnement.

Aujourd'hui plus que jamais, les réseaux sans fil constituent un rouage essentiel pour les entreprises. Toutefois, avec la prolifération sans fin d'appareils, de systèmes d'exploitation et d'applications nouveaux et variés, les problèmes de dépannage peuvent s'avérer difficiles. Conduire des réseaux locaux sans fil avec une intelligence artificielle au cœur change cependant le jeu; fournir le temps et les ressources supplémentaires dont les entreprises d’aujourd’hui ont besoin pour suivre le monde connecté d’aujourd’hui.

Jeff Aaron est vice-président du marketing chez Systèmes de brume, une société Juniper.

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